自适应模糊神经网络及其在旋转位置伺服系统中的应用

摘要

本文的研究内容是基于模糊逻辑和人工神经网络的智能控制策略及其在运动控制中的应用.智能控制策略作为先进控制方法的重要组成部分,近年来得到了广泛的研究和应用.本文首先阐述了模糊集合论与模糊逻辑、人工神经网络与学习控制的基础理论与研究成果,并在此基础上介绍了由二者整合而成的自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy InferenceSystem,简称ANFIS)的研究现状.最后,本文分别提出了基于对多性能指标分别加权的专家模糊控制策略,以及基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制策略,并分别将两种策略应用于旋转位置伺服系统.实验结果证明,本文提出的控制策略是有效的,并取得了较好的控制效果.

目录

摘要

第一章绪论

1.1概述

1.2本文的工作

1.2.1基于模糊逻辑及人工神经网络的控制策略的研究

1.2.2.基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制策略的研究

1.2.3主要创新点

1.3本文的组织结构

参考文献

第二章模糊控制

2.1模糊控制的理论基础

2.1.1模糊集合及其运算

2.1.2模糊集合的隶属度函数

2.1.3模糊关系和模糊关系矩阵

2.1.4模糊规则与模糊推理

2.2模糊控制原理

2.2.1模糊控制系统

2.2.2输入模糊化

2.2.3模糊逻辑推理

2.2.4解模糊

2.3总结

参考文献

第三章人工神经网络控制

3.1人工神经网络

3.1.1神经网络的研究发展概况

3.1.2人工神经元模型

3.1.3人工神经网络

3.2径向基函数神经网络

3.2.1径向基函数的模型和结构

3.2.2径向基函数神经网络的训练与设计

3.2.3 RBFN与FIS功能等效性

3.3混合学习算法-最陡下降法和最小二乘法的结合

3.3.1离线学习(批量学习)

3.3.2在线学习(按模式学习)

3.3.3 GD与LSE结合的不同方式

3.4神经网络控制系统

3.4.1神经网络控制的基本原理

3.4.2神经网络控制系统的结构

3.5总结

参考文献

第四章自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其应用

4.1概述

4.2 ANFIS结构

4.3 ANFIS的学习算法

4.3.1基于混合学习算法的ANFIS参数辨识

4.3.2 ANFIS和RBFN互利学习方法简介

4.4基于ANFIS的建模

4.5 ANFIS控制方式

4.5.1专家控制

4.5.2 逆控制

4.5.3其它控制方式

4.6总结

参考文献

第五章Matlab环境下实时控制的实现

5.1概述

5.2基于Matlab的实时控制方案

5.3 Mex驱动程序开发

5.4 S-Function驱动程序开发

5.5提高控制实时性的方法

5.6 PCI-bus数据采集卡的设计与实现

5.6.1 PCI-bus数据采集卡硬件电路设计

5.6.2数据采集卡诊断程序的VC实现

5.6.3数据采集卡在Simulink中数据采集的实现

5.7总结

参考文献

第六章非线性运动控制系统—旋转位置伺服系统控制策略研究

6.1概述

6.2控制系统描述

6.3 PID控制策略

6.4模糊控制策略

6.4.1输入输出空间的模糊分割

6.4.2输入输出量的模糊化

6.4.3专家模糊控制规则库

6.4.4输出控制电压的映射

6.4.5 Simulink封装控制算法和实验结果

6.4.6结论与讨论

6.5 ANFIS控制策略

6.5.1 ANFIS网络构成

6.5.2基于ANFIS的控制系统

6.5.3控制系统运行结果

6.6总结

参考文献

第七章结论与展望

近年来完成的论文

致谢